| 研究領域 | 人とロボットの共生による協創社会の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
24118705
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
岩井 儀雄 鳥取大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70294163)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| キーワード | マルチモーダル / 実写アバター / 共起行動素 / 基底対話行動 |
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| 研究実績の概要 |
マルチモーダル共起行動素のデータベース収集を行なった．そのため，各種センサから得られた複数人物対話行動データから，任意の２人の行動履歴の部分データを取り出した共起行動素片とし，この共起行動素片が，どの程度人物の対話行動に影響を与えているかを学習によりデータベースから求め，重要度の高いものから共起行動素として取り出した．共起行動素が得られれば，対話行動データベースから共起行動素をノードとする対話ペアを構築することが出来る．複数の対話ペアを取り出すことで，人物対話行動の共起行動素による構造化記述を得る手法をさらに検討した．一般に，対話のペア部分を取り出すことは，困難な問題であるため，インタラクションのシナリオを限定して対話ペアの導出を行った．
また，実写アバターを作成し，インタラクションの出力に利用できるかどうかの検討を行った． 実験結果としては、リアルタイムビデオ映像通信と同程度の性能を発揮し，実写アバターの実現可能性を示唆する結果が得られた．今後は，適切なインタラクションを自動的に返すための行動戦略の手法を検討する予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
共起行動素の事例データ量が多く処理時間がかかるという点と，データ量の割に当初予測されたほどの共起性が取り出せておらず，学習による自動判別にまで至っていないため
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，対話条件を絞るなど実験データ収集の方法を工夫して，データ量の削減と共起性が生じやすいシナリオにするなどの対策を行う．
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